最近、イーロン・マスク氏が設立したAI企業xAIが、2024年末にリリース予定だった次世代AIモデル「Grok3」の発表が遅れていることが、業界で大きな注目を集めています。Grok3は、OpenAIのGPT-4やGoogleのGeminiに対抗するxAIの主要製品として期待されており、画像分析や質疑応答機能を備え、マスク氏のソーシャルネットワークXでも既に活用されています。

昨年夏、マスク氏はXプラットフォームで、Grok3は「10万個のH100でトレーニングされた、期待をはるかに超える大きなブレークスルーだ」と述べていました。しかし、新年を迎えた1月2日になってもGrok3は発表されず、リリースが近いという兆候も見られません。「Grok2.5」といった中間バージョンを先にリリースする可能性も指摘されています。

Grok、マスク氏、xAI

このような現象は珍しいことではなく、AI業界の多くの企業が同様の困難を経験しています。AIスタートアップ企業Anthropicを例にとると、昨年、Claude3Opusモデルの後継であるClaude3.5Opusのリリースが予定通りに行われず、2024年末にリリースすると発表した後に、最終的にリリースを断念しました。さらに、GoogleやOpenAIも主力モデルのリリースで遅延に見舞われています。

これらの遅延の背景には、現在のAIトレーニング方法が抱えるボトルネックが反映されていると考えられます。従来は、大規模な計算能力とより大きなデータセットによるトレーニングで、顕著な性能向上を実現できました。しかし、世代を重ねるごとにモデルの性能向上幅が小さくなるにつれて、企業は現在のボトルネックを突破するための代替技術を探し始めています。マスク氏はポッドキャスト司会者のレックス・フリードマン氏へのインタビューで、Grok3への期待は高いものの、実現できない可能性もあることを認めています。

また、xAIチームの規模が小さいことも、Grok3の遅延の重要な原因の一つと考えられます。競合他社と比較して、xAIの資源と人員は比較的限られており、これは新しいモデルの開発において多くの課題をもたらしていることは間違いありません。

総じて、Grok3の遅延はxAIだけの問題ではなく、技術的なボトルネックに直面するAI業界全体に見られる一般的な傾向を示していると言えるでしょう。